Primary and secondary uncertainty
Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.
GRA · بیمهٔ اتکایی و فاجعه
مالی فضاییجایی که سرمایه به مخاطره، مواجهه و گذار برمیخورد
Uncertainty quantification separates and propagates the uncertainty in catastrophe models: in hazard, vulnerability, exposure and financial terms. In reinsurance it shows decision makers how far a modelled loss could move and which assumption moves it most.
Uncertainty quantification and model validation characterise how uncertainty in inputs, parameters and model structure affects predictions. They establish how much confidence a model’s outputs deserve. In insurance and catastrophe, climate and hazards and disaster and crisis, uncertainty quantification shows where risk estimates are robust and where they are fragile. It guides where better data or models would change decisions. The canonical description is on STEM Commons.
Event occurrence uncertainty is separated from damage uncertainty given an event, and both are carried through to layer losses.
Inputs are varied one at a time and jointly to rank which assumptions drive the most change in key metrics.
Results from several models are presented together with their spread, rather than a single number.
کدام مکانها در یک سال شدید زیان را پیش میبرند و تا چه اندازه به بیمهٔ اتکایی میرسد. مقادیر طراحی توضیحی.
Datasets and records used by uncertainty quantification and model validation on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in the source register.
| داده | نقش | برچسب |
|---|---|---|
| Model parameter ranges | Input uncertainty | برآوردشده |
| Alternative model outputs | Structural uncertainty | مدلسازیشده |
| Exposure audit results | Data uncertainty | مشاهدهشده |
زیانی که یک سبد در ردپا میتواند در سال و در سطحهای 1 در 100 و 1 در 250 انتظار داشته باشد، سطحهایی که بیمهگران و وامدهندگان قیمت میگذارند، از همان سه بلوکی که هر الگوی فاجعه uses. Teaching model with stated illustrative values, not a prediction. The map on this page shows The Gulf of Mexico coast; the model itself is not tied to a place.
کنترلها
خوانشها
| دورهٔ بازگشت (سال) | شدت (شاخص شدت) | زیان (٪ از ارزش) |
|---|---|---|
| 1 | 0.09 | 0.00 |
| 2 | 1.27 | 0.00 |
| 4 | 1.91 | 0.00 |
| 7 | 2.47 | 0.00 |
| 13 | 3.00 | 0.00 |
| 24 | 3.51 | 0.00 |
| 44 | 4.02 | 0.00 |
| 82 | 4.53 | 23.55 |
| 154 | 5.03 | 26.44 |
| 287 | 5.53 | 28.87 |
| 536 | 6.03 | 30.88 |
| 1,000 | 6.53 | 32.53 |
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
در شش رکن، به رهبری Nexus Consortium
Predictive distributions are tested for calibration and sharpness against held-out observations. Verification confirms that code solves the intended equations.
| بررسی | How it is done |
|---|---|
| Coverage of intervals | Stated uncertainty ranges are tested against outcomes where possible |
| Correlation assumptions | Dependencies between uncertain inputs are documented |
| Communication | Uncertainty is shown with the result, not in an appendix |
Structural uncertainty and unknown unknowns are difficult to represent. Computational cost limits exploration of high-dimensional models.
Assembled from the Nexus Standards area profile بیمه و بیمهٔ اتکایی: the shocks it names, the سامانهها and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating shock and step through the cascade to see which exposures it reaches and where losses could concentrate. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise, not a forecast, a valuation, a rating or investment advice. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
مخاطرات
سامانهها و پیوندها
کنترلها
NS-0 اساسنامه و اصولNS-3 UNIهای سابقهٔ ریسک (دستور زبان، تطبیق میراثی، مرجع تخصیص)NS-9 UNIهای زمینهای (استقرارها، نمونهها، نمونههای برنامه)NS-10 سیاستها و بندها (تکالیف ماشینخوان: تعریف، الزام، ارزشیابی و اجرا)NS-11 راستیآزمایی و پایش (شواهد، گواهیها، مشاهدهٔ انطباق بدون اعتماد پیشفرض)NS-14 انطباق و تطبیق با استانداردهای بیرونیNRS-F3 بیمه، ریسک فاجعه و شکافهای حمایتیNRS-H113 خانوادهٔ مخاطره: شکنندگی نظام مالی (NHS-1 soc.financial-system)NRS-U17 جهان platform profile: Insurance NexusNRS-H71 خانوادهٔ مخاطره: فجایع زمان ژرف و کیهانی (NHS-1 planet.deep-time)NRS-H65 خانوادهٔ مخاطره: تخطی از مرزهای سیارهای (NHS-1 planet.boundary)NRS-F8 انتقال ریسک پارامتریک و مبتنی بر شاخصمشاهده
جغرافیای نمونه
نماهای مواجهه، زیان، سناریو و سرمایه که یک مدیر ریسک، ناظر یا وزارت دارایی میپرسد، همراه با چارچوبهایی که بر پایهٔ آنها گزارش میدهد. ساختارها از رویهٔ نظارتی و اکچوئری پیروی میکنند. مقادیر توضیحی است: هرگز قیمت، رتبه یا توصیه نیست.
How losses from uncertainty quantification and model validation for reinsurance and catastrophe grow with severity, gross and net of reinsurance, against capital.
| دورهٔ بازگشت | احتمال سالانه | زیان ناخالص | زیان خالص | خالص، سرمایه = 100 |
|---|---|---|---|---|
| 1 در 10 | 0.10 | 14 | 10 | 10 |
| 1 در 50 | 0.02 | 33 | 21 | 21 |
| 1 در 100 | 0.01 | 46 | 27 | 27 |
| 1 در 250 | 0.004 | 68 | 39 | 39 |
| زیان سالانهٔ متوسط | 3.1 | 2.2 | 2.2 |
علوم سامانهها و مدلسازی stewards uncertainty quantification and model validation for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.
گزارشها is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.
هرگز داده شخصی، جزئیات حساس زیرساخت یا چیزی را که حق اشتراکش را ندارید نفرستید. هر مشارکت پیش از استفاده داوری میشود؛ ارسال آن حق مؤلفی یا ویرایشی نمیدهد و حمایت مالی هرگز یافتهای را نمیخرد.
اطلاعات و درخواستها امروز باز است. هر درخواست یک شمارهٔ پیگیری میگیرد و گام بعدی را مشخص میکند؛ درخواستهای عضویت، پرداختها، تخصیص رایانش و ثبتنامها تنها زمانی باز میشوند که تیم، شرایط و ظرفیت داوری آنها فراهم باشد.
نقشهها، دادهها و ارقام این سایت برای زمینه و اطلاعات عمومی نشان داده میشوند. توصیه، پیشبینی یا هشدار نیستند؛ حدود این اطلاعات در سلب مسئولیتها و اعلامیههای داده بیان شده است.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information.
This site uses only strictly necessary cookies to work and to remember your privacy choices. Nothing loads from other companies, and we never sell or share your personal information. We run no advertising. You can review your choices at any time through Privacy choices at the foot of every page.